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A-level生物高分攻略:生物遗传算法解析

  • 2021-03-31     
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有效的记忆很关键,学习生物,提前拿下专业词汇是必须的。进行长期的知识积累,需要重视知识堆叠的学习过程。知识的联系与互通,大家可以使用记忆树和画图的方式学习。

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遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出,其主要特点是直接对结构对象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定;

具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力;采用概率化的寻优方法,能自动获取和指导优化的搜索空间,自适应地调整搜索方向,不需要确定的规则。


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遗传算法的基本运算过程如下:

a)初始化:设置进化代数计数器t=0,设置最大进化代数T,随机生成M个个体作为初始群体P(0)。

b)个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度。

c)选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。

d)交叉运算:将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。

e)变异运算:将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。

群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。

f)终止条件判断:若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出,终止计算。

遗传算法也是计算机科学人工智能领域中用于解决最优化的一种搜索启发式算法,是进化算法的一种。

以上就是专家分享的新加坡A水准考试。祝福各位学生可以发挥自己的优点,改善自己的弱点,不断提高A Level物理学习!


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